Azure OpenAI Service: Architektur, Einstieg, Praxis
Microsoft Azure KI Schulungen

Azure OpenAI Service: Architektur, Einstieg, Praxis

Von der Azure-Architektur zum sicheren GenAI-Prototyp mit RAG, Governance und Go-live Plan

Die wichtigsten Themen

Azure OpenAI Deployments planen

RAG mit Azure AI Search aufbauen

Identity und Private Endpoints sichern

Prompt Injection und Datenabfluss prüfen

Quotas, Kosten und Regionen steuern

Go-live Checkliste für GenAI

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
14. - 15.12.2026
25. - 26.01.2027
05. - 06.04.2027
10. - 11.05.2027
28. - 29.06.2027
16. - 17.08.2027
11. - 12.10.2027

Online

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Fragen und Antworten zu Azure OpenAI Service: Architektur, Einstieg, Praxis

Ist das Seminar eher Einstieg, Architekturtraining oder Azure OpenAI Beratung?

Das Seminar verbindet Einstieg und Architekturarbeit. Du erhältst keine individuelle Projektberatung, aber eine belastbare Struktur für Entscheidungen, wie sie in einer Azure OpenAI Beratung typischerweise geklärt werden: passende Architekturpatterns, Sicherheitsanforderungen, RAG-Design, Kostenmechanik, Governance und Go-live Kriterien.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für das Azure OpenAI Service Seminar?

Hilfreich sind Grundkenntnisse in Azure-Ressourcen, Resource Groups, Identitäten und Cloud-Architekturen. Du musst kein erfahrener Softwareentwickler sein, solltest aber API-Konzepte und typische Webanwendungen einordnen. Für eine solide technische Basis passt vorab das AI-900 Azure AI Fundamentals Training.

Ist das Seminar ein Programmierkurs?

Nein. Du arbeitest mit API-Konzepten und Beispielen, der Schwerpunkt liegt aber auf Architektur, Security, RAG-Design und Betriebsfähigkeit. Programmierung steht nicht im Vordergrund. Entscheidend ist, dass du Anforderungen, Schnittstellen, Datenflüsse und Betriebsrisiken fachlich sauber bewerten kannst.

Welche Rolle spielt RAG mit Azure AI Search?

RAG ist ein zentrales Architekturthema des Seminars. Behandelt werden Embeddings, Chunking, Retrieval-Strategien, Vektor- und Hybrid-Suche, Indexing sowie Aktualisierungskonzepte. Ziel ist ein tragfähiges Design für Unternehmenswissen, nicht nur ein Demo-Chatbot.

Behandelt das Training Datenschutz, Security und Compliance?

Ja. Du lernst, wie Identitäten, Netzwerk, Rollen, Richtlinien, Schlüsselmanagement, Logging und Content Safety zusammenwirken. Zusätzlich werden Prompt Injection, Datenabfluss, Auditierbarkeit und Guardrails als feste Bestandteile einer produktionsnahen Azure-OpenAI-Architektur betrachtet.

Brauche ich ein eigenes Notebook oder Azure-Abonnement?

Nein. Geräte, VMs und Software werden dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt. Ein eigenes Azure-Abonnement ist für die Teilnahme nicht notwendig.

Geht es um Azure AI Studio oder klassische Azure-Ressourcen?

Beides. Azure AI Studio wird für Tests, Varianten und Evaluierung genutzt. Gleichzeitig behandelt das Seminar die klassischen Architektur- und Betriebsaspekte in Azure, darunter Netzwerkdesign, Managed Identity, Private Endpoints, Rollen, Monitoring und Kostensteuerung.

Welche Weiterbildung passt nach diesem Seminar?

Für die Umsetzung von AI-Apps und Agents in Azure ist das AI-103 Training zu Azure AI Apps und Agents eine sinnvolle Vertiefung. Wenn der Schwerpunkt stärker auf Betrieb, Skalierung und Governance liegt, passt das AI-300 Training zu MLOps und generativer KI in Azure.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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